Risskrankheit auf dem Pflaster der Schnellstraße: MYUAV DRONE automatische Inspektions- und Identifizierungssystem

February 19, 2024
Neueste Unternehmensnachrichten über Risskrankheit auf dem Pflaster der Schnellstraße: MYUAV DRONE automatische Inspektions- und Identifizierungssystem

Risskrankheit auf dem Pflaster der Schnellstraße: MYUAV DRONE automatische Inspektions- und Identifizierungssystem

Anwendungshintergrund

 

Die Notwendigkeit der Patrouilleninspektion auf Risse und Krankheiten auf dem Schnellstraßenabbau

 

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Autobahnen sind wichtige Verkehrsstraßen, die den Verkehrsdruck einer großen Anzahl von Fahrzeugen tragen.Es kann zu Problemen führen, wie z. B. Schwankungen und Einbrüche., die sich auf die Verkehrssicherheit und die Verkehrsgünstigkeit auswirken.

 

▶ Vorteile der Straßenkrankheit (Risse)

 

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(1) Verbesserung der Effizienz

MYUAV DRONE kann große Flächen der Straßenfläche schnell abdecken, wodurch die Verschwendung von Personal und die Zeitkosten reduziert werden.MYUAV DRONE kann Risserkennungsaufgaben schneller erledigen.

(2) Genauigkeit verbessern

Echtzeit-Erfassung und Aufzeichnung von Rissen auf der Straßenoberfläche, um subjektive Fehleinschätzungen und fehlende Erkennung durch den Menschen zu vermeiden.Automatische Analyse und Klassifizierung von Rissen kann durchgeführt werden, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Erkennung zu verbessern.

(3) Verbesserung der Sicherheit

Risse sind eine häufige Erkrankung der Straßenoberfläche und können, wenn sie nicht rechtzeitig behoben werden, zu potenziellen Gefahren für die Verkehrssicherheit führen.Durch die Verwendung von MYUAV DRONE zur Risserkennung können Risse rechtzeitig erkannt und aufgezeichnet werden, die rechtzeitige und genaue Information für die zuständigen Abteilungen sowie die Erleichterung der Wartung und Reparatur.

(4) Kosten senken

Die herkömmliche Methode der Risserkennung erfordert viel Arbeitskräfte und Zeit, und es ist kostspielig, umfassende Inspektionen auf einer Vielzahl von Straßenoberflächen durchzuführen.Durch die Durchführung von Rissinspektionen auf MYUAV-Drohnen können Betriebskosten gesenkt werden, die Effizienz und Genauigkeit der Erkennung zu verbessern und so die Wartungs- und Reparaturkosten für die zuständigen Abteilungen zu senken.

 

Die technische Anwendung des Crack-Erkennungsalgorithmus

 

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(1) Bildgewinnung

Die MYUAV DRONE ist mit einer hochauflösenden Kamera oder einem Sensor ausgestattet, um Echtzeitfotos zu machen oder regelmäßige Inspektionen der Straßenoberfläche durchzuführen und Bilddaten der Straßenoberfläche zu erhalten.

(2) Bildvorverarbeitung

Vorverarbeitung der gesammelten Bilddaten, einschließlich Bilddenodierung, Graustufen, Kontrastverbesserung und andere Vorgänge.Denoising und Verstärkung von Bildern sind hilfreich für die spätere Erkennung und Erkennung von Rissen.

(3) Risserkennung

Potenzielle Rissflächen aus vorverarbeiteten Bildern durch Algorithmen wie Randerkennung, morphologische Verarbeitung und Filterung extrahieren.

(4) Feature-Extraktion

Merkmale aus den festgestellten Rissgebieten, wie Farbe, Textur, Form usw., extrahieren.

(5) Einstufung und Anerkennung

Verwenden Sie maschinelle Lernalgorithmen wie Support-Vektormaschinen, neuronale Netzwerke, Deep Learning usw., um die extrahierten Rissmerkmale zu klassifizieren und zu erkennen.Eine große Anzahl von kommentierten Crack-Bildern kann als Trainingsdaten verwendet werden, so daß das Modell echte Risse automatisch erkennen kann.

 

▶ Grundsatz des Algorithmus zur Erkennung von Spalten

 

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Das Inspektionssystem zur Erkennung von Straßenkrankheiten durch Algorithmen basiert auf Deep Learning-Algorithmen, mit denen Straßenkrankheitsbilder trainiert werden, wodurch eine Erkennung, Segmentierung und Verteilung von Straßenkrankheiten erreicht wird.und StatistikDer Algorithmus weist die Eigenschaften hoher Effizienz, Genauigkeit und Stabilität auf und kann in Echtzeit Fahrwegfoto-Daten kontinuierlich erkennen.Es kann Risse über 5 mm auf der Straße automatisch erkennen und eine Erkennungsrate von mehr als 85% gewährleisten.

Das Deep Learning setzt für die Ausbildung einen Transfer-Training-Modus ein, der eine hohe Anpassungsfähigkeit an verschiedene Szenarien erzielen kann und entsprechend den Bedürfnissen spezifischer Probleme verbessert werden kann.Durch die Aufrechterhaltung der nachhaltigen Aktualisierungsfähigkeit des Algorithmus, kann im Hintergrund aktualisiert werden, um eine schnellere Erkennungsgeschwindigkeit, eine höhere Erkennungsgenauigkeit und mehr Arten von Erkennungsfunktionen zu erreichen,die eine Reihe von Algorithmen innerhalb des Hardwarezyklus kontinuierlich verbessern kann.

 

Systementwurf und Umsetzungsplan

 

▶ Systemarchitektur

 

Sky End: MYUAV DRONE Flugplattform, hochauflösende Kamera

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Ground End: Fernbedienung, Bodenstation

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--Drohnen-Lösungsanbieter--

MYUAV® TECHNOLOGIES CO., LTD.

- Ich weiß.

Steuernummer: 91320118MA275YW43M Rechtsregisternummer: 320125000443821

Hinzufügen: Nr. 89, Pingliang Street, Jianye District, Nanjing, China 210019

M: myuav@myuav.com.cn T: +86 25 6952 1609 W: en.myuav.com.cn

[Achtung]MYUAVTM ist ein Hersteller von Verteidigungsprodukten und wird von einer staatlichen Behörde für Sicherheitsmanagement betreut.

Die von uns zur Verfügung gestellten Zeichnungen, Materialien, Muster usw. dürfen nur für die vorgesehenen Zwecke verwendet werden.